Büyük Veri Analitiği ve Büyük Veri
Kullanıcılar her gün bol miktarda veri üretiyor. E-postalarını her açtıklarında, mobil uygulamaları kullandıklarında, sizi sosyal medyada etiketlediklerinde, mağazanıza girdiklerinde, çevrimiçi bir satın alma işlemi yaptıklarında, bir müşteri hizmetleri temsilcisiyle konuştuklarında veya sanal bir asistana hakkınızda soru sorduklarında, bu teknolojiler kuruluşunuz için bu verileri toplar ve işler. Ve bu sadece kullanıcının verileri. Her gün çalışanlar, tedarik zincirleri, pazarlama çalışmaları, finans ekipleri ve daha fazlası da çok sayıda veri üretir. Büyük veri, çeşitli biçimlerde ve birden fazla kaynaktan gelen son derece büyük hacimli veri ve veri kümeleridir. Birçok kuruluş mümkün olduğunca çok veri toplamanın avantajlarının farkına varmıştır. Ancak sadece büyük veri toplamak ve depolamak yeterli değildir; aynı zamanda bu verileri kullanmanız da gerekir. Hızla gelişen teknoloji sayesinde kuruluşlar terabaytlarca veriyi eyleme dönüştürebilir.
Büyük Veri Analitiği Nedir?
Büyük Veri Analitiği Nedir?
Büyük veri analitiği, veriye dayalı kararlar alınmasına yardımcı olmak için büyük miktarlardaki ham verilerdeki eğilimleri, kalıpları ve korelasyonları ortaya çıkarma sürecini tanımlar. Bu süreçler, kümeleme ve regresyon gibi bilinen istatistiksel analiz tekniklerini kullanır ve bunları daha yeni araçların yardımıyla daha kapsamlı veri kümelerine uygular. Büyük veri, yazılım ve donanım yeteneklerinin kuruluşların büyük miktarlarda yapılandırılmamış veriyi işlemesini mümkün kıldığı 2000'li yılların başından beri moda bir kelime olmuştur. O zamandan bu yana yeni teknolojiler kuruluşlar için mevcut olan önemli miktarda veriye daha da fazla katkıda bulundu. Veri patlamasıyla birlikte, büyük verilerin depolanması ve işlenmesi için Hadoop, Spark ve NoSQL veritabanları gibi ilk inovasyon projeleri oluşturuldu. Veri mühendisleri sensörler, ağlar, işlemler, akıllı cihazlar, web kullanımı ve daha fazlası tarafından oluşturulan büyük miktarda karmaşık bilgiyi entegre etmenin yollarını aradıkça bu alan gelişmeye devam ediyor.
Büyük Veri Analitiği Nasıl Çalışır?
Büyük Veri Analitiği Nasıl Çalışır?
Büyük veri analitiği, kuruluşların büyük verilerini operasyonel hale getirmelerine yardımcı olmak için büyük veri kümelerinin toplanması, işlenmesi, temizlenmesi ve analiz edilmesi anlamına gelir.
1. Veri Toplama
1. Veri Toplama
Veri toplama her kuruluş için farklı görünür. Günümüz teknolojisiyle kuruluşlar, bulut depolamadan mobil uygulamalara, mağaza içi IoT sensörlerine ve ötesine kadar çeşitli kaynaklardan hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri toplayabilir. Bazı veriler, iş zekası araçlarının ve çözümlerinin kolayca erişebileceği veri ambarlarında saklanacaktır. Bir depo için çok çeşitli veya karmaşık olan ham veya yapılandırılmamış verilere meta veriler atanabilir ve bir veri gölünde depolanabilir.
2. İşlem Verileri
2. İşlem Verileri
Veriler toplanıp depolandıktan sonra, özellikle büyük ve yapılandırılmamış olduklarında, analitik sorgularda doğru sonuçlar elde etmek için düzgün bir şekilde düzenlenmelidir. Mevcut veriler katlanarak artıyor ve bu da veri işlemeyi kuruluşlar için bir zorluk haline getiriyor. İşleme seçeneklerinden biri, büyük veri bloklarını zaman içinde inceleyen toplu işlemedir. Toplu işleme, verilerin toplanması ve analiz edilmesi arasında daha uzun bir geri dönüş süresi olduğunda kullanışlıdır. Akış işleme tek seferde küçük veri gruplarına bakar ve daha hızlı karar verme için toplama ve analiz arasındaki gecikme süresini kısaltır. Akış işleme daha karmaşıktır ve genellikle daha pahalıdır.
3. Temiz Veri
3. Temiz Veri
Büyük ya da küçük veriler, veri kalitesini artırmak ve daha güçlü sonuçlar elde etmek için temizlenmelidir; tüm veriler doğru şekilde biçimlendirilmeli ve yinelenen ya da ilgisiz veriler ortadan kaldırılmalı ya da hesaba katılmalıdır. Kirli veriler belirsizleşebilir ve yanlış yönlendirebilir, hatalı içgörüler yaratabilir.
4. Veri Analizi
4. Veri Analizi
Büyük veriyi kullanılabilir hale getirmek zaman alır. Hazır olduktan sonra, gelişmiş analitik süreçleri büyük verileri büyük içgörülere dönüştürebilir. Bu büyük veri analizi yöntemlerinden bazıları şunlardır:
- Veri madenciliği, anormallikleri belirleyerek ve veri kümeleri oluşturarak kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için büyük veri kümelerini sıralar.
- Tahmine dayalı analitik, bir kuruluşun geçmiş verilerini kullanarak gelecekle ilgili tahminlerde bulunur, yaklaşan riskleri ve fırsatları belirler.
- Derin öğrenme, algoritmaları katmanlandırmak ve en karmaşık ve soyut verilerdeki kalıpları bulmak için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanarak insan öğrenme kalıplarını taklit eder.
Büyük Veri Analitiği Araçları ve Teknolojisi
Büyük Veri Analitiği Araçları ve Teknolojisi
Büyük veri analitiği tek bir araç veya teknoloji ile sınırlandırılamaz. Bunun yerine, büyük verileri toplamanıza, işlemenize, temizlemenize ve analiz etmenize yardımcı olmak için çeşitli araç türleri birlikte çalışır. Büyük veri ekosistemlerindeki başlıca kuruluşların bazıları aşağıda listelenmiştir.
- Hadoop, büyük veri kümelerini emtia donanım kümelerinde verimli bir şekilde depolayan ve işleyen açık kaynaklı bir çerçevedir. Bu çerçeve ücretsizdir ve büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi işleyebilir, bu da onu herhangi bir büyük veri işlemi için değerli bir dayanak noktası haline getirir.
- NoSQL veri tabanları, sabit bir şema gerektirmeyen ilişkisel olmayan veri yönetim sistemleridir ve bu da onları büyük, ham, yapılandırılmamış veriler için mükemmel bir seçenek haline getirir. NoSQL, "sadece SQL değil" anlamına gelir ve bu veri tabanları çeşitli veri modellerini işleyebilir.
- MapReduce, iki işleve hizmet eden Hadoop çerçevesinin önemli bir bileşenidir. Bunlardan ilki, verileri küme içindeki çeşitli düğümlere filtreleyen eşlemedir. İkincisi, bir sorguyu yanıtlamak için her düğümden gelen sonuçları düzenleyen ve azaltan azaltmadır.
- YARN'ın açılımı "Yet Another Resource Negotiator "dır. İkinci nesil Hadoop'un bir başka bileşenidir. Küme yönetimi teknolojisi, kümedeki iş zamanlamasına ve kaynak yönetimine yardımcı olur.
- Spark, tüm kümeleri programlamak için bir arayüz sağlamak üzere örtük veri paralelliği ve hata toleransı kullanan açık kaynaklı bir küme bilgi işlem çerçevesidir. Spark, hızlı hesaplama için hem toplu hem de akış işlemeyi gerçekleştirebilir.
Büyük Veri Analitiğinin Büyük Faydaları
Büyük Veri Analitiğinin Büyük Faydaları
Daha fazla veriyi daha hızlı bir şekilde analiz etme yeteneği, bir kuruluşa büyük faydalar sağlar. Büyük veri analitiği önemlidir çünkü kuruluşların fırsatları ve riskleri belirlemek için birden fazla kaynaktan birden fazla formatta muazzam miktarda veri kullanmasına olanak tanıyarak kuruluşların hızlı hareket etmesine yardımcı olur. Büyük veri analitiğinin bazı faydaları şunlardır:
- Maliyet tasarrufu. Kuruluşların daha verimli iş yapma yollarını belirlemelerine yardımcı olmak
- Ürün Geliştirme. Müşteri ihtiyaçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlamak
- Pazar içgörüleri. Satın alma davranışlarının ve pazar trendlerinin izlenmesi
Büyük Verinin Büyük Zorlukları
Büyük Verinin Büyük Zorlukları
Büyük veri büyük faydalar sağlar, ancak aynı zamanda yeni gizlilik ve güvenlik endişeleri, iş kullanıcıları için erişilebilirlik ve iş ihtiyaçlarınız için doğru çözümleri seçme gibi büyük zorlukları da beraberinde getirir. Gelen verilerden yararlanmak için kuruluşların aşağıdakileri ele alması lazımdır:
- Büyük veriyi erişilebilir kılmak. Veri miktarı arttıkça veri toplamak ve işlemek daha zor hale gelmektedir. Kuruluşlar, verileri tüm beceri seviyelerindeki veri sahiplerinin kullanabileceği şekilde kolay ve kullanışlı hale getirmelidir.
- Kaliteli verilerin korunması. Korunması gereken bu kadar çok veri varken, kuruluşlar mükerrerlikleri, hataları, devamsızlıkları, çakışmaları ve tutarsızlıkları temizlemek için her zamankinden daha fazla zaman harcıyor.
- Verileri güvende tutmak. Veri miktarı arttıkça gizlilik ve güvenlik endişeleri de artıyor. Kuruluşların büyük veriden yararlanmadan önce uyumluluk için çaba göstermeleri ve sıkı veri süreçlerini uygulamaya koymaları gerekecektir.
- Doğru araçları ve platformları bulmak. Büyük veriyi işlemek ve analiz etmek için her zaman yeni teknolojiler geliştirilmektedir. Kuruluşlar, yerleşik ekosistemleri içinde çalışacak ve özel ihtiyaçlarını karşılayacak doğru teknolojiyi bulmalıdır. Çoğu zaman, doğru çözüm aynı zamanda gelecekteki altyapı değişikliklerine uyum sağlayabilecek esnek bir çözümdür.
Son düzenleme:
